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AI 与科研

数据诚信筛查

对 CSV、TXT、Excel 科研数据筛查重复或近似重复记录、粘贴的数值序列、末位数字偏好、等步长和不可能的均值，并导出可逐个单元格复核的报告。

  • 本地运行
  • 单元格级报告
  • CSV / TXT / Excel
稳定版本 2026.10.0验证于 2026-10-14统计计算与 SciPy 一致。在六类共 3000 个模拟的正常数据集中，0–2% 出现需复核的发现；植入的重复行、粘贴序列、等步长、编造末位和复制列在各 500 个数据集中的检出率为 99–100%；GRIM 对 n < 100 的所有真实均值均无误报。
教程

对科研数据文件筛查真实测量中少见的模式——重复或近似重复的记录、粘贴的数值序列、末位数字分布不均、等步长、不可能的均值——并导出可逐个单元格复核的报告。

被标出的模式只是需要查看原始记录的理由，并不证明存在不端行为。每项发现都列出了需先排除的常见解释。

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01 · 数据文件

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支持 CSV、TSV、TXT（分隔符或空格分隔）、Excel 或 JSON，最大 50 MB。文本文件中的数字按原样读取；电子表格中的数字按存储值读取，而非显示格式。

引用本工作​

如果你在研究中使用了数字植物表型平台 v25.0 或其中的任一工具，请引用。

DOI10.5281/zenodo.17544584
APA

LiangchaoDeng. (2025). smiler488/smiler488.github.io: Digital Plant Phenotyping Platform v25.0 (v25.0.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17544584

BibTeX
@software{Deng2025_DPPP_v25,
  author       = {Deng, Liangchao},
  title        = {Digital Plant Phenotyping Platform (v25.0)},
  year         = {2025},
  publisher    = {Zenodo},
  doi          = {10.5281/zenodo.17544584},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.17544584},
  note         = {[Computer software]}
}

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参数记录​

本工具的每次导出都会生成一份记录，包含参数设置、工具版本与文件校验值，便于日后复现结果。

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